Ведущий data scientist по ИИ-агентам
Описание
О направлении Строим AI-native B2B-продукт с нуля — это интеллектуальная среда для решения комплексных задач, аналогичная code-working-платформам по уровню взаимодействия. Пользователь ставит задачу, а система через агентный рантайм оркестрирует цепочки вызовов внешних систем, анализирует данные, обращается к смежным системам через интеграции и выдает готовый результат.У направления защищенный бюджет, долгосрочные инвестиции и стратегический приоритет. Проект не экспериментальный, есть полный бэклог user stories. План до конца года — бета с реальными пользователями и интеграцией с одним из флагманских продуктов Контура. Задачи Проектировать и реализовывать агентное ядро — turn-loop, оркестрацию tool-calling, управление подагентами, контекст-менеджмент: компакция и токен-бюджеты, промпт-архитектура, устойчивый роутинг моделей с graceful degradation. Разрабатывать плагинную архитектуру для интеграции с внешними B2B-системами — писать MCP-серверы, обеспечивать безопасное исполнение кода в песочницах, строить абстракции над LLM-провайдерами Anthropic, OpenAI, Bedrock, Vertex через LiteLLM и собственные прокси. Оркестрировать мультиагентные workflow — проектировать взаимодействие агентов на собственной архитектуре, адаптированной под доменную специфику. Разрабатывать систему оценки качества — создавать eval-гейты, бенчмарки для агентов, инструменты для трассировки и отладки. Формировать бэклог вместе с продактом, приоритезировать задачи, участвовать в планировании релизов и принимать ключевые технические решения. Мы ожидаем Опыт создания production-агентных систем, построения мультиагентных рантаймов с подагентами, планировщиками, динамическим роутингом моделей. Важен опыт разработки сложных отказоустойчивых систем, а не просто цепочки из нескольких вызовов. Опыт разработки на Python, TypeScript, Bun или Node.js. Опыт интеграции с LLM-провайдерами — работа с OpenAI API, Anthropic, AWS Bedrock, Vertex AI, использование или написание собственных шлюзов на базе LiteLLM. Понимание нюансов кэширования, стриминга, retry-политик. Опыт работы с LangChain или LangGraph, CrewAI, Agno, LlamaIndex или OpenAI/Anthropic Agents SDK, а также с MCP (@modelcontextprotocol/sdk). Понимание их ограничений и готовность создавать собственные решения, если опенсорс не закрывает доменные требования. Опыт построения системы оценки и мониторинга, настройки трассировки с помощью OTel или Langfuse, внедрения eval-гейта, разработки бенчмарков для агентов, умение измерять качество и надежность. Опыт технического лидства на уровне больших фичей или продукта. Готовность писать как высокоуровневую архитектуру, так и низкоуровневый код для работы с SDK Anthropic и OpenAI и прокси-слоями. Мы предлагаем Уровень дохода, который зависит от ваших технических знаний и навыков. Регулярно пересматриваем зарплаты с учетом профессионального роста. Финансовые бонусы тоже есть. Заботу о вашем комфорте. Можете работать удаленно, гибридно или в офисе, в любом случае предоставим технику и все необходимое. Если вам по душе работать из офиса — обеспечим удобным местом, зонами отдыха, кухней с полезными перекусами. Сильное инженерное комьюнити. Регулярно проводим внутренние технические конференции, обмениваемся опытом между командами. Вы всегда найдете, с кем посоветоваться. Возможность сменить продукт, команду или предметную область внутри компании. Поддерживаем развитие в любом направлении. Общение на «ты» и максимум горизонтальных связей в коллективе, чтобы быстрее договариваться и решать рабочие задачи. Возможность делиться экспертизой. Помогаем выступать на конференциях, участвовать в подкастах или видео, писать статьи. Поддержку профессионального развития. Организуем внутреннее и внешнее обучение.